第九届(2016春季)中国量化投资国际峰会速记稿

04.24

第九届（2016春季）中国量化投资国际峰会

时间：09：00- 17：30

地址：银星假日酒店

速记：徐朝君

主持人：各位的尊敬领导、各位来宾、女士们、先生们，大家上午好。

我是主持人钟金芮。在此，我谨代表峰会组委会对各位嘉宾的到来表示热烈的欢迎和衷心的感谢。

本届峰会由中国量化投资研究院、中国现代金融市场体系协同创新中心、上海交通大学安泰经济与管理学院携手主板，深圳国泰安教育技术股份有限公司承办深圳市中宽信息咨询有限公司、上海交通大学金融工程研究中心及中科院先进院院-国泰安金融大数据研究中心共同协办。

今天出席峰会的嘉宾有：

上海证券交易所前首席经济学家胡汝银

美国俄克拉何马州立大学数学系终身教授、西南交通大学首席教授、金融啊大数据研究院院长李维萍

纽约总部对冲基金首席投资官安敬

国信证券监事会主席、发展研究总部总经理何诚颖

上海交通大学安泰经济与管理学院教授委员会主任，金融工程研究中心主任，金融系教授吴冲锋

中国量化投资研究院副院长，深圳国泰安教育技术股份有限公司执行总裁王春雷

以及其他20余位专家学者，他们将为我们带来精彩的演讲，开启一场思想的盛宴。让我们以热烈的掌声欢迎他们的到来。

出席本次峰会的还有国内顶级投资大师、知名金融学者、量化投资领军人物、交易所研究代表和优秀对冲基金经理等450多位量化投资领域的嘉宾，让我们以热烈的掌声欢迎他们的光临。

本次峰会由弥达斯金融APP全程直播。

今天上午的峰会包括峰会开幕致辞和主体报告两个环节。

首先有请上海交通大学安泰经济与管理学院教授委员会主任，金融工程研究中心主任，

金融系教授吴冲锋先生致辞。

（介绍吴冲锋）

吴冲锋：各位来宾早上好，很有幸跟大家又一次相聚在上海，我想过去的八届峰会，在座的很多朋友，不管新的还是老的，我们都见证了中国整个量化投资的发展历程。虽然现在监管越来越紧，特别是去年的股市波动，再加上最近的期货，至少我看，有的已经涨了百分之六七十了。再大的金融市场的波动，对于我们是比较大的挑战。

我想在这样的背景下，我们做量化投资需要新思维，第二个方面，我要讲一讲，我们的量化投资，需要金融工程的人才，像我们交大安泰金融工程是国内最早的，但是我们没有招本科。现在金融工程本科专业，我作为教育，包括金融工程，我看到很多学校，很多文科的学校，申办了本科。我越的不合适，也许这个专业过几年会变得很滥。所以大家要关注这个问题，虽然我们很早办了，但是我们一直没有本科，我们还是研究生层面。所以大家要注意。不要到时候出去一看，到处都是金融工程的人才，现在国内有几十家，到处都是金融工程。

我刚刚提到的新思维，因为我们做得比较早，我们最近对金融理论，或者是量化方面有一些设想，我跟大家稍微讲两句。第一个，我觉得发现每次金融市场有大的波动，可以观察得到，实际上这些波动当中，明显是投机的驱动，所以我在上次会里面，我也提到过这个事情了，所以我做金融理论方面的创新的东西，我提了一个模型，我们叫投机驱动，就是套利联动，套保随动。这三个形成新的均衡。但是以前的模型，期权定价等，它们都是基于无套利的，这种情况下，它们没有发掘到市场真正大的波动挑起的是谁。期货也好，去年股票也好，一直没有找到真正的动力，波动大的动力来源在哪里。来源就是投机者驱动，但是投机者驱动的情况下，其他的驱动的过程，三者一起的均衡，可能从一个旧的平衡点到一个新的平衡点，我们构造一个理论模型推导，然后现在用实证模型，非常的支持这个模型。

最后预祝大会取得圆满的成功，谢谢大家。

主持人：感谢吴教授的致辞。

下面有请中国量化投资研究院副院长，深圳国泰安教育技术股份有限公司执行总裁王春雷先生致辞。

（介绍王春雷）

掌声有请王总。

王春雷：谢谢主持人，尊敬的各位嘉宾，女士们先生们，早上好。

非常荣幸非常高兴，我又来参加第九届，昨天晚上我实际上已经跟很多人说了，我们这

样的一个峰会，能够坚持做到第九届，这是很不容易的，所以在此，应该对本次大会大会的主办方，中国量化投资研究院、中国现代金融市场体系协创中心，上海交大安泰管理学院，以及协办的深圳国泰安教育股份有限公司，他们的努力，以及他们的辛勤劳动，我再次要表示深深的感谢。

当然前面可能大家看到了国泰安的一些东西，我再次要补充两句，国泰安在过去的几年当中，承蒙在座各位机构，以及学术的关爱，我们也有了长足的进步。过去六年当中，我们连续复合增长100%，员工超过4000多人，我们的收入突破10个亿，国泰安是个典型的创业公司。大家过去多年，对于国泰安的支持，表示感谢。当然希望今后各位更多的关注国泰安的成长。回过头来，我们今天主要是谈量化投资这样的一个话题，其实我们都知道，我一直在说大国的崛起，绝对不是GDP，我们蒸汽机的发明，二次工业革命的时候，我们发现英国成为了资本中心，二次大战美国成为了世界的中心。经济中心的同时，也渐渐发展成为资本中心。21世纪整个世界将会向亚洲倾斜。中国经济体量，我们已经成为世界的第二。但是我们都知道，我们现在很多的东西，比如我们的石油，我们现在的依存度已经达到了60%-70%，但是我们发改委，我想在座的各位都是开过车的，或者是今天可能有人开车来的，我们发改委一旦定价、调价看什么？北海波轮特（音）西德原油价，我们现在是世界上最大的铁矿石的使用国，但是铁矿石的定价权在三大巨头手上。

前不久我们一直在说，中国的安全，其实这就是我们所讲的中国的金融的安全。我们说缺乏一个最重要的定价权，中国的衍生产品缺失，使得我们在世界上，这么大的一个经济体量上，我们缺失了很多。所以这个角度来说，未来20年，随着中国GDP的发展，大国的崛起，接下来一定是资本市场的大力发展，这个过程当中，衍生品、量化投资金融工程，将会是未来不可限量的发展的空间，所以说今天我们有机会在此，讨论这样一个话题，我想对于世界来说，对于中国来说，对于中国从事金融工程和量化投资的人来说，这是一个非常有意义的一个日子。

当然我们都知道，量化投资和金融工程在整个资本市场的发展过程当中，还属于一个新兴的一种工具和方法，在中国，那更是比较新兴了，随着股指期货的推出，才真正的引入到国内。在发展的过程当中，我们都知道是是非非非常的多，从过去的我们说的跟指数的投资，到现在主动型的投资。现在追求绝对收益的投资。可能我们用了很多量化投资的各种工具，在资本市场上发挥了很大的作用。但是在发展的过程当中，也出现出很多不同的声音。大家在座的都知道，去年2015年，中国资本市场，我们叫翻天覆地的一个变化，在这个过程当中，大家都有感受坐电梯的感觉。在此当中，我们对量化投资、金融工程，有很多人有不同的想

法或者是看法。所以今天我们有机会，再次讨论，今天有来自全国各地的四百多位专家、管理机构、投资者，我们欢聚一堂，我们就这样一个话题，关于现代时期，如何规范我们的量化投资，如何利用这种好的工具和方法，为我们投资为我们的投资人创造好的收益，实现市场真正的再平衡。能够让我们的资本，能够很好的按照良性的匹配，我们从中获取很多的收益。我们希望这次收益能够成为我们金融市场上整个发展过程当中的一个里程碑，能够成为量化投资发展过程中的一个重要的节点，让在座的各位都能见证这个时点。

最后预祝这个大会取得圆满的成功，谢谢各位。

主持人：感谢王总的精彩致辞。

接下来将进入本次峰会的主题报告环节，第一主体是“中国宏观经济下的资产配置展望”，为我们带来的精彩演讲的是上海证券交易所前首席经济学家胡汝银先生和美国俄克拉荷马州立大学数学系终身教授，西南交通大学首席教授、金融大数据研究院院长李维萍先生。首先为我们演讲的是胡汝银先生。

（介绍胡汝银）

胡汝银：大家上午好，很高兴能跟大家在一起交流，讨论一下中国目前宏观经济背景之下的资产配置的展望。我这个给了一个理论架构，这个理论架构可以很好的解释为什么美国的经济和金融这么发达，也能够很好的解释为什么我们会有这么大的股灾，股灾背后的原因。也能解释中国的资本市场衍生品市场如何发展。

要走到全球领先，要成为全球经济金融和货币强国，要让国民的福利最大化，首先它必须要有最好的制度政策环境，包括宏观的货币政策，包括整个政府体系，以及政府和市场关系的合理的界定。这个问题很重要。上海交易所是全球最年轻的交易所，但是它本该是，目前来讲，应该是全球最为领先的，我讲这个领先，不仅仅指的是股票现货市场的交易量和市值，它的综合能力、专业能力、市场的全球竞争力，应该是全球领先的。但是目前没有做到这一点。我们讲，对于一个人来讲，最可悲的是，你一辈子都在忙，而且是瞎忙，没有成果。我们大家都深有体会，你可以从美国华尔街引进一流的人才，但是他能不能在这里让业务成为一流的，让他为客户创造的价值是全球领先的，如果做不到，那就是零。

有人把中国和美国比，说中国用了二十几年的时间，取得了美国一百多年才取得的成就。这个比较当然有它的合理性。但是我们也应该去和香港比，去和韩国比，和新加坡比，他们的金融市场并不长，但是他们完成了实现了质的飞跃。我们讲中国，我们应该可以集中力量办大事，所以在这个方面，在股灾之后，我们究竟是进一步向前走，还是向后退。其实这是

关系到我们国家未来发展的很重要的问题。但是现在大家都有一个倾向。大家都不吭声，都当旁观者，作壁上观。现代市场的制度建设，整个社会的制度建设，都是博弈互动的。我是老党员，共产党一直讲，你不占领，敌人就会占领。因此现在在网上，有很多关于资本市场的评论，但是很多是无知者的理论。还有很多学者的言论很不严谨。学者是理论化的，他不是无所不懂得。但是他可以张开大嘴巴，网上只看到他的大嘴巴在说话，他左右了网络舆论的导向。最后在网络舆论和政府的互动过程中间，影响了政策的形象。所以我呼吁，我们懂行的专家负责任的专家，应该真的负起责任来，要有所担当，把专业声音，正确的声音，通过种种渠道，向社会向上面传达，形成一个良好的互动。否则我们的市场进步就不可能很快的。

在这个发展过程中间，体制、政策，市场环境的优化是最重要的。接下来是什么呢？你要有好的金融市场，必须要有高效率的实体经济。光是GDP增长得高，没有用。还要有质量、效益、品质，是全球领先的。这个领域资源错配是全球最小的。它的创新能力是全球领先的，否则你想成为金融强国，想成为货币强国，那一定是沙滩上建立大厦，是不堪一击的。

这个基础上第三个层面就是高效率的金融市场。没有高效率的金融市场，金融资源错配，金融的交易量越多越高，整个社会投进去的资源就越高，如果它纯粹是一个对实体经济改善和提升资源配置效率的没有任何作用的金融市场，又有何用呢？所以金融的本质，那就是要和实体经济有良性互动，不是让实体的企业家去也变成投机者，也目光短视。而是让他们静下心来把企业做好。因此我们要反思这个东西。

最后在这个基础上，每个层面的货币收益和非货币收益，我这个社会福利不是指的劳保福利，养老福利。这个是整个的社会成员福利效率。生产效率最大化。

过去的案例，美国基础市场，以及黄金，还有现金这些不同资产配置的长期回报的变动趋势。如果你手上拥有的是现金，贬值得是惨不忍睹。黄金在很长时间之内，黄金，仅仅是一个保值的工具。在1801年到1990年代，黄金两百年时间之内，它用美元计价的价点，上升了两倍左右。所以它仅仅是保值工具，增长最多的，当然这个是一个组合。是股票。它增长了一百万倍。名义GDP是三万多倍，实质GDP是1800多倍。债券不到两千倍。所以美国做长期资产配置，最终股票组合是最成功的。为什么美国股票会如此之好呢？首先是卓越高效的实体经济和公司部门，为什么实体经济和公司部门高效呢？那就是美国良好的政策环境，高效的产业组织，卓越的企业家群体，还有它的不扭曲的市场竞争机制。在美国，政府是不可以对企业提供任何财务上的乱七八糟的补贴的。这种补贴，包括土地政策，包括贷款的优先，最终它使我们市场碎片化，产业组织碎片化，也使我们的竞争扭曲了，最后出现了逆淘

汰。没有优胜劣汰。

美国建国初期，他们就有州际公平竞争法，不可以为本地的企业提供任何变相的或者是明确的财务支持，不可以有任何的地方保护主义，为什么中国今天，钢铁也好，前几年很赚钱，现在很悲摧。我们很多高技术行业的企业，也在不断的重复这样一个悲摧的过程。为什么很多很牛的企业家，最终走下上了不归路呢？除了他们本人的问题之外，那就是我们产业组织，我们的政策环境需要彻底的改变。

我一直研究产业组织问题。我们讲究资产的最优配置，但是如果你可以获得资产质量不高，都是垃圾，你的技术水平再高，也不能把垃圾变成好的东西。当然在日本，它做到了资源回收利用，他们说没有垃圾的东西。只有规理正确不正确的东西。这个地方也有问题，垃圾应该是垃圾的价格，对不对？垃圾的价格，如果比黄金的价格还要贵，那想想，会是什么样的结果呢？我们股市很不幸，就是这样乱定价的。我们是用钞票，也就是股价来对上市公司进行投票的。我们对很多垃圾公司，估价很高，这个对于整个社会来讲，是非常幼稚的。一定导致资源错配，最终大家博弈的结果，不会是好的结果。一个市场好的博弈结果是什么呢？优胜劣汰。让企业家把企业做好。这个是唯一的正道，离开这个正道是不可能的。

所以我们讲的，美国非常高效。任何行业都有世界领先的企业，这些企业不仅有大把的现金，它也是全球最受尊敬的企业，什么方面最受尊敬呢？一切方面，我们都可以去读一读。

上市公司估值，尽管它偶尔也有泡沫，但是总体而言，它的估值，它形成的激励机制，是非常出色的。他们不宠爱上市公司之间的坏孩子，让坏孩子学好，变成好孩子。让好孩子更加有创意。他们讲的好孩子不是中国好孩子的概念，听话，没有作为。现在科技、经济下的好孩子，通过为社会公众创造价值，对社会最大的贡献。你把企业做成全球一流，国家不就全球一流了吗？

美国上市公司的融资结构里面，超过3/4的资金，来源于留存。意味着什么？意味着上市公司有非常多的现金流。为什么有非常多的现金流呢？它的管理很好，产品很好，管理和产品背后是什么呢？是它的价值观，它的企业文化的作用。卑劣小人是不可能干成这样的市场的。

美国股票两百年，剔除通胀，每年是6.5%-7%的汇报。在这里进行资产配置，不想赚钱都很难。为什么股民还亏钱呢？两个原因，第一个原因，乱投资。刚才吴教授讲了。我们是投机驱动的。进一步分析我们的投机我们可以看到，我们是博傻。和美国金融市场上的投机，那不是一个数量级。我们还是义和团时代的大刀长矛，幼稚的愚蠢的投机。美国的投机是又有现代数量工具，现代方法的装备精良的投机。它以数量分析、高频交易，以多材料，以对

市场的整个微观结构的非常深入非常暴力的研究为基础，所以它不是乱投机不是盲目投机，是理性的专业的投机。这种投机到中国市场上来，和我们的博傻投机PK，博傻投机就像义和团的那一些人一样，在洋枪洋炮面前全军覆没。所以未来我们这个市场上应该也有投机，但是这个投机，必须是理性的专业的。

第二，从频率上讲，国外的投机，往往在整个市场里面的占比没有像我们这么高。它仅仅是在衍生品市场上，最终套保是大头。没有套保的大头都是投机。这个对实体没有支持，就会有问题。当然投机也会带来，当然这是有争议的，让价值，就是纠正价格的不正确。但是有人说，在某些情况下，在大的波动下，它有价值波动。这个是有争议的。

中国过去的经济增长，我们说要进行资产配置，实体经济也好，金融市场要运作得非常好。为什么目前我们新常态，经济增长下来了？那是因为我们过去追求短期的GDP的最大化，不计成本，忽视质量，宏观政策我们依赖半部宏观经济产业政策的教科书来治理国家。没有哪个国家是照搬书本上的来治理国家。而且大家知道，传统凯恩斯主义，新凯恩斯主义（音）已经把传统凯恩斯主义抛弃掉了。新经济学和宏观经济学又不一样了。我们还记得凯因斯的传统的那套东西。就是我们读的还是小学一二年级的教科书，人家已经是大学教科书了。所以我们很多大学的教宏观经济学的老师，我无语。知识陈旧，教得很烂。学生还把这些东西搬到实践当中去。我们的观念，还以这些东西来作为依据。盲人骑瞎马。中国佛教，现在佛教已经异化了。什么是佛？佛就是觉者，就是知道。知道相对于不知道，相对于无知。我们很多方面都是无知的。他在物质里面不断的走。这种实践能有好结果吗？不可能。所以一定要改变这样的政策取向。

在八十年代的时候，我曾经被人称之为中国宏观经济学的供给学派。这个供给学派比现在的供给侧改革的涵盖的范围更多。首先是体制优化，没有体制优化，那供给侧能有实质性的改观吗？不可能的。所以供给侧的改革首先要成功，首先要制度改革，政府体制的改革。我们有很多不是没有需求，我们很多传统行业都是有大量的需求，中国的消费市场，全球那么旺。当然我们都海淘呢？就有问题了。

还有政府主导，官僚主导，这个最为明显，我们市场往往是无知的散户和无知的官员在主导这个思想，他们在互动，我讲的无知没有任何的贬义，他们专业知识不足。所以我有一句话，懂的人不决策，决策的人不懂。这样一个决策的错误配置，导致了市场制度安排的低效率，这个低效率不改变。我们想把市场变成全球领先的市场是不可能的。所以未来，要推行供给侧改革，首先资本市场上要推进供给侧改革，推进制度的变革。使这个制度优化，使我们的制度变成全球领先的制度。这样我们的市场才能实现可持续发展，才能真正富民强国。

我们资本市场在过去取得了非常大的成就，这个成就全世界都是非常敬佩的。我们为未来的发展打好了很好的基础。所以现在转型升级的观念期，一个重要的窗口期，在未来一定要，在以前成就的基础之上，透过持续的演化学习变得更加的，决策更加智慧，整个社会更加智慧，当然我是中国制造2025的执行专家，我们讲未来的智慧，现在有机器人理财，智慧理财，这都是讲的数字化，基于数字化的技术。但是它也产生了巨大的问题，我刚才讲到了，很多问题。比如现在很多行业产能过剩，产能过剩之后库存过多，库存过多之后怎么样呢？就打价格战，价格猛跌，导致了很多行业全行业亏损。因此PPI、CPI下降。有人说这是通缩紧缩，这是通货紧缩吗？不是通货紧缩，是通货膨胀变形。不是因为货币供给少了，是过去的货币供给太多了。因此解决方案不是再增长货币供应，是必须进行坚决的改革，如果还要提高强刺激，还要稳无效的增长。那我们的代价就更大了。

我们可以看到，这几年来，金融资产的配置，它的规模在不断的变化。但是到目前为止，我们仍然是以银行存款为主的，而银行它当然可以变成一个很有效率的银行，但是如果它的贷款配置质量不高呢？那我们整个的实体经济，整个金融系统的持续的投资回报率就没有保证了。

未来要改变这样一种局面，那我们就一定要有更多的证券市场的配置，到全球。2015年大的资产配置里面我们可以看到，其实还是A股最高的。实体经济回报率只有5点几。当然平均的利率，那时候要更高。更高的意味着什么呢？意味着实体经济的发展不可持续的。银行的盈利也是不可持续的。

我们可以看到去年，中国股市尽管经历了大跌，除了一些新兴市场之外，中国股市回报，在去年，我讲的是今年年初以来，不像俄罗斯市场涨幅那么多。去年总的来讲，中国股市的投资还是不错的。未来资产的配置，有房地产，有股权，有固定收益，有其他的产品。我们看看固定收益，第一，低利率，第二刚性要打破，因此它收益在下降，无风险利率在下降。风险在上升。

股权投资这个市场我一直称之为鱼龙混杂，我们的实体经济是冰火两重天。有很多行业不行，如果我们在调整传统行业当中走得比较快，那它就可以比较快的走出低估，如果走得很慢，很没有效率，那就要等待。

但是很多新兴行业，因为中国市场巨大，因此它有很好的前景。但是目前来讲，也有一点不太好的。就是什么呢？我们包括创业者，我们讲美国的创客极客，什么是极客？就是要创造让世人震撼的最优秀的产品，突破性的产品，我们现在很多人创业，就是为了到资本市场套现。非常浮躁，根基不牢。所以我们要改变这样的创业环境，要改变上市公司、高管人

的价值导向。要把钱，把这个力量投到终于股东的市场上去。投到真正能为全国创造价值，为股东创造价值的市场里面去。房地产未来我个人认为，上海的房价，如果不出现货币危机，不出现人民币资本向下的自由兑换，我觉得它还是会比较稳定的，它即使有回调，也回调不深。

但是不可能再像过去那样了，你可以有那样的实体经济配置。这个市场慢慢就变成了一个相对稳定的市场，但是也不排除，像2014年底以来，上海的房价涨了一倍以上。这就是钱多，没有投资渠道，最后出现了这种结果。因此这里面仍然是投机驱动的，它把投机当成了投资。没有办法，没有更好的投资标的。

外汇，短期它会走稳，但是币种的多样化配置需求在不断的上升。在香港，居民的外汇资产的配置，占了他资产配置的40%-60%，未来中国这会是一个循序渐进的过程。它不能一窝蜂，一窝蜂要出事。但是这个是一个基本的趋势。当然还有更多的企业走出去收购，走向出去拓展业务。这种拓展，以及居民配置不同的币种的资产，从长远来讲，它会提升整个社会的资产回报率，提升整个社会的抗风险能力。这是一件好事情。当然这个好事情要做好，其实也是需要很多的技巧和能力的。

另外实体经济目前，我称之为，在传统行业里面是二元结构。另外金融市场，它也是一个崭新的二元结构。就是很多人在博傻，羊群效应，在跟风。而且我告诉大家，如果你是理性投资的高手。你当然可以利用股民的博傻赚大钱。告诉大家，这次股灾中间，有些高手就是这么做的。未来什么可以胜出呢？不是盲目博傻的人，一定是拥有很好专业能力的人，外游很好专业知识的人。没有能力，有钱，最终会变得没有钱。有能力没有钱不要紧，他最终，通过他的能力创造价值，他会从钱很少变得钱很多。他身价会提高。所以未来，中国的这种基于专业知识的资产管理，会有越来越大的发展空间。

所以我希望我们的证券分析师，我们的基金经理人在这方面不断的提升自己的能力。不要瞎忽悠，不要乱忽悠，不要误导，这是我们的专业底线，也是我们长期生存的基础。很多人太短视了，这个是不可以的，违反道德的。另外大家要坚守专业正道，不断的严禁。

整个社会，因为钱多，因为盲目投资，所以波动会很大，金融风险会很高政策性风险会很高。所以大家在非常热衷于非理性狂欢的时候，你要保持一份清醒，你要知道这艘大船在大风大浪中中走，还是在平稳当中走。你要有更好的身体才能搏击大风大浪，我就讲到这里，谢谢大家。

主持人：感谢胡教授的精彩演讲，下面为我们带来精彩演讲的是李维萍先生。

（介绍李维萍先生）

让我们掌声有请李教授。

李维萍：谢谢。很高兴今天来这里跟大家分享关于量化投资的一些经验，尤其对于中国市场的一些理解。

其实刚刚胡教授已经说了非常好的一点，这是我今天做PPT的主要目的，希望放弃投机机会。可能以后在中国的市场里头，进行投机能够赚钱盈利的机会越来越少。而理性的投资，就是我们讲的量化投资，运用更多的专业知识进行投资，才有可能在这个行业里先生存下去的必然因素。这是必然，没有例外的。

根据时间情况，我想大概讲几点，第一个这是跟宏观经济相关的主题报告。在这里，我想强化呼应一下，就是刚才胡总讲的，学术界和业界的人应该更好的沟通。尤其我拿自己的例子告诉大家一些实际情况。就是学术界做的研究，不一定在实践中真正有用。但是实践中真正有用的经验，可能应该更好的挖掘，如何挖掘，尤其作为一些教授或者是学校里面的人，能帮助这些人挖掘，形成理论。更好的帮助投资人达到一个良性的循环。当然这个地方的话，我会说到很多跟一经济形势相关的东西。

这不一定是刚刚胡总讲的洋枪洋炮，但是最起码不是大刀，可能还要有一些基本的知识。

我先讲一讲中国的宏观下的“十三五”计划。可能你们比我更清楚。另外抱歉一下，我准备PPT，我只会用英文准备，所以很不好意思，用的是英文。

“十三五”计划下，有很多过剩的产能，尤其像钢铁和煤炭这工业。可能这里头会牵涉到很多其他方面的问题，尤其是一些工厂，面临不断的违约和相关的产能，还有一些，通常在中国不讲失业率，失业率也会面临着一定的增高。

我想利用贫困线，中国预计要在“十三五”之后消灭贫困，现在贫困定的是一年354美金。我想借用政策的精准扶贫，要精准投资，精准的选择股票，是这个意思。我对扶贫这些东西不太懂。

另外这里面有几个好的例子，虽然股票市场，整体状态不是很好，尤其今年年初之后，但是中国整体的宏观状态下，有很多野心蓬勃的计划。比如新建50个新的大的机场。这意味着有很多的机会。还有建立新的铁路，尤其是一带一路的经济带动的发展。更重要的是有一个预测，到“十三五”之后，中国的GDP会翻番，更重要的是大概1/3全世界最大的公司，都会购买成中国的公司，已经在不断的实习了。现在已经有很多的例子在开始了。我估计这个30%还有点低。

政策上来讲，以后可能也会从，变成更多的跟市场相关的东西。我想，第一个，就讲一

下在整个宏观经济下怎么做量化投资分析，尤其从理论的角度来说，我们面临的哪一些问题，当然因为这个会，有一些是业界，有一些是学术界的，所以我先从学术界的方面来做一些讨论。通常不是投机的策略也好，就是你有一个比较好的投机策略也好，有时候不能做一年四季都实用的东西。它一定是动态的，跟政策的改变，甚至没有政策改变的前提下，对同一个股票，也会受其他因素的影响。所以在投资的分配或者是其他方面也应该做调整。所以我们说的这一些肯定要废弃的。

很早有人研究这个情形，前期状态好的时候，你做的量化投资的配置和经济状态不好的时候，做的量化配置，实际上是有很大的差异的。尤其是在收益率和回报率方面，都会有很大的不同，甚至有人研究表明，对于不同的状态的话，你会从一个盈利的状态变成亏钱的状态。

更重要的是，我们做量化投资，什么时候是经济好的状态，什么时候不是经济好的状态。而是要调整，不同的经济状态下，你的量化资产的配置，和投资规避的风险的问题。还有一个其实我更想说的是，从量化投资里头，总是想说一个优化的策略。可能优化策略之后，以后慢慢会没有这个词。因为数学角度来说，做优化是最容易的手法。实战中，优化的策略，实际上是不存在的。真正的对金融市场最关心的东西，就是收益率的话，才是真正的最核心的问题。这里举个例子，如何在这种不同的时候改变不同的策略。根据经济状态的好坏，你可以不同的比例。49%和51%，就是你配置的位置。就是它的权重。

第二个，完全是在股票上。你会看到即使做稍微简单的一个调整，你就会看到它的收益率有很大的不同。我还想说的是，在做股票的回报率的方面，就是说趋势分析，实战研究分析做得很多。但是宏观改变下，这种研究，目前我还不知道有没有。但是对于债券，这个是有很大研究的。尤其是几年前，我就写过这方面的东西，在债券，对于宏观经济政策的不同的调节的时候，它的价格和风险。其实这类影响，因为我始终想搞懂这一些东西。所以有一些学术界的教授、专家，可以考虑这类问题。这是一个非常有意思的问题。

下面再说一个，这个是大家比较熟悉的比较传统的量化投资的方法，所有的方法都是经过了很长时间的积淀，经过了很多的研究之后，它面临的当初的情形和现在的情形是完全不同的。尤其是在很多分析的方法的话，它在隐含里头，都加了很多不同的条件和限制。这些条件限制，对于当今，尤其是中国的市场，我不能说100%不适用。但是起码百分之七八十不适用，你都要做适当的调整。或者是要做很大的调整。比如最简单的，你要分析，这些里头有很多隐含的假定在里面。比如这个方法，要有独立恒等的分布。这个在很多股票早就不可能了。这是以前为了分析简单方便，引进量化概念的时候，开始是可以接受的。到现在的时

候，再用原来的方法已经不行了。你要再用它来赚钱，就更不可能了。

这里讲一个最简单的例子，这个例子主要问题是什么呢？这个当时就是用了一个改进原来量化的分析方法，这是理论上很简单的平衡，就是做一种组合。这个组合，按照道理来说，可以说是很有效的。但是后来发现，我想用这个例子，这是我很多年前写的一篇文章。它在试的过程当中还是可以的。但是只能针对短期的效率，长期的话还是有很大的问题。我想举这个例子，是想说什么问题呢？是想说这么一件事情。当你做固定的策略的时候，再加上这个（英文）策略，做的组合。通过模型也好，研究出来的东西，这个模型研究，就是静态的。现在静态的东西都不好用。

静态的东西能分析得出很多，哪个情形是最优化的结果。比如第一个策略，完全采用原来的，量化投资的方法。第二种，当你配备了这个情形之后，完全用这种，也就是说完全用（英文）方法来做投资的分析的权重的时候，它会得到另外的一种，但是后来我们发现，还有很多其他的不同的选择。所有这些选择都发现，有的这个会比那个更大。这就是我想讲的，第一，最优可能不存在了。第二这些条件，当我们做的时候，很多条件都被忽略了。还有一个即使当时是最好的，当时很多在用，我们都在用。现在我团队也在做改进。包括投资的方法，可以做多，可以做空。如果不能做空的前提下，如何使用这些模型，又是一个新的套件。当你用一个新的模型的时候，你一定要清楚，这个模型适用于哪一些情况。就像胡总刚刚讲的，你可以把先进的理论搬过来，这些理论都适合不同的情形。我们搬过来一定要讲究中国社会主义特色，一定要符合这个特色，才有更大的发展空间。

怎么配置呢？胡总讲过了，要分配不同的东西。这个我不在赘述了。

我讲一下经济学的方法，其实我后面这一部分，更多的是想讲，放弃你的投机，不要想着还像以前那样，这个肯定是越来越少的。会有越来越多的人，包括海归，外面来的人，美国的金融学家。因为我在美国待了很长时间，我们做了很多研究，非常非常关心中国市场。只要中国市场一打开，很多团队可以做很多的经济的分析，然后来做选择。

我就在这里面介绍一个简单的模型。如何用计算机模型，做策略上的选择。甚至我还会讲到，不光是股票。甚至是其他方面，比如ETF，还有固定收益里头。你看到投资的机会或者是回报率会很少。其实只要把数据研究结构研究清楚之后，都是有很多的精准量化投资盈利的机会。

最后我会举个例子，就是新三板的例子，因为我带领几个学生做新三板，我们就发现很多非常有机会的投资机会。

最后我会鼓励大家，尽管整体经济还是不行，但是整体来说，到处还是会有机会的。

在选取量化策略来达到你的目的，这个的话，一般在实战里头有很多的方法。这里头可以简单的说一个方法，比如说你可以用（英文），当然我只是举个例子，在真正操作的时候，我们要遭到很多的。我们设置好，计算机可以帮助你做所有的事情。可以把很多公司，比如上证交易所的所有的股票，我们就算一个值，这个值按照大小顺序排，很简单的方法，计算机一下子可以帮你排好，你可以分成十等份，或者是几等份，根据你的要求，或者是你敢于冒险的精神，你分成几等分。最前端的，比如说20%，最低的20%的这些股票，可能就是你要选择的关注的这么一个东西。

对于每一个人，你有了选择出来之后，你就会关注它以前所有的历史，你可以用十年二十年，现在我举个例子，其实根本没有十年二十年，现在可以分析三年五年，可以有个很好的趋势。所有低于20%这些，多数的情形，就可能会是你的主要的投资选择的这些股票。

当然在做这个地方，有个量化测试的过程。这个很麻烦，还有另外一种，即使选好了20%以上，大概有100多支股票。你到底选哪个，最大的是最好吗？还是平均的最稳定，还是有另外一个层面。这里头也有万花筒效应。这需要用数据挖掘的办法。用数据挖掘的办法，找更多的，对于你自己的投资理念和投资风险，你能够承担的时候，在这个前提下，你再来配置你的选取其中的20%的股。当然这个就会用很多不同的方法。

这个过程当中，会配置其他的量化交易的策略。其中最基本的，我觉得七个最基本的东西，（英文），还有一个现金流，像这一些最基本的东西，不一定只用一个，有时候可以用多个。我这里头放得，告诉你在数据处理的时候，我们会考虑不同的因素。我没有全部展开，我举了一些例子。比如用一年52周的东西来看。比如目前的价值和52周最低的价值，除以52周最高最低。也可以把52周改成其他的，像做这个的时候，数据挖掘，我这个里头算的数据，是每个的数据。如果有更多的数据，我们可以算很多国内这些东西。因为这些软件都是现成的。这一些我们就发现，只要数据的比例大于80%以上的话。低于40%以下的不用考虑了。

这就是说，从7种不同的策略方式，我还有很多没有讲，根据公司的不同，侧重点会不一样。有很多不同的方法。

接下来我讲一下具体的一点。就是股票里面，怎么样找可预测性的东西。我举三个例子，一个是股票市场的可预测性，还有ETF。还有固定收益，还有新三板。

这一些金融的可预测性，其实在下个月的23号到25号，我请了国内国外的学者，我们有个国际会议，通过不同的方法不同的技术，来研究可预测性，做股票的选举。当然这里面我们可以看到，可预测性不是这一个股票，或者几个归票。一个股票的话，这个股票选择什

么时候，有可预测性。有时候是时间。真正做量化投资的时候，实际上你会发现，有时候发现只有一段时间可以做决策，其他的时间做决策多数是亏钱的。不是想一个股票就可以回家睡觉了，没有这回事情的。要天天跟踪股指。

就是刚刚胡总说的概念，让数据说话，让数据的分析告诉你应该做什么样的决策。

这里讲到，很多新闻会有很多的新闻效应。你要看新闻做投资理财的话，可能不是一个好的理财方式。因为一个是滞后，还有一个并不是很专业的人分析出来的结果。这里我不想说更多。

我想说即便要机器学习，每天也要跟踪，因为数据在不断的调整。而且我们会不断的改进。这里面举了一些例子。我们通常用的是（英文），还有其他的一些经济学习的方法。

几个不断的发表的文章的研究当中，有这么一件事情。准确率是非常高的。基本上能达到过半。而且误差也会降低了很多。当然这里我想说的是另外一个事情，就是这些很复杂的机器，对于实业界的人不是很实用。为什么呢？对于他们越简单越好。其实我也是崇尚越简单越好。就是如果编个程序，很复杂的话，不能用excel做的话，我们就会放弃。因为我们试过很多方法，要考虑得很复杂，的确短时间的效应很好。但是一旦遇到困难的时候，我们发现回去重新调整参数的时候，就非常困难。所以实用来说，越简单越直接。就是告诉你有一定的东西，总体来说，不一定是最有效的。

再讲一个例子。美国ETF。就是说即使你选定了这一个，不如你什么时候都要去买，什么时候都要投资，跟时间有关系的。什么时候做什么事情也不一样的。这个研究表明，前半个小时做交易的收益，是能够直接预测最后半个小时的收益。什么概念呢？你的数据分析能算出前半个小时的收益，呈现正常上涨的趋势，即使那时候没有进行你的交易，到最后半个小时做交易的话，它也会有正的收益。这个在美国市场，因为我是用的美国数据美国市场。主要是因为美国市场是重要的新闻，很多新闻，都是在早上八点半发布。而且持续的效应，它是呈现的，基本上是，从概率来说，是100%的这种方式是比较好的。

这是选一个，选单个的。如果是固定收益的产品，也存在很多可预测性。因为对于固定收益来说，很多都会想到，因为债券，尤其是企业债券和国债。因为流动性很大。交易的数据很少。但是实际上即使在很少的里，也可以挖掘出价值。就是任何价值，只要有的话，都是有用的。都是可以挖掘出数据自身的价值。但是现在很多机构有这些数据，实际上应该更多的要跟大家一起合作，能够挖掘和开拓这些数据自身的价值，让更多的人从中受益。

这个时间研究得很早，八十年代就有人做过研究。从三个因素考虑的话，就能了解企业的收益率在哪。还有一个国内很多做统计的要用到的。

这个汉森的研究，需要更多的业界的人来帮助。他们实际操作当中，知道哪一些因素，哪一种指数，对这个股票或者是对这个债券影响更多，而真正在理论上，数据科学有这么一个东西。数据科学不是知道了要找什么，去证明什么。原来统计的差别就在这里。原来统计是说我设立一个假定，通过不断的筛选样本来验证这个东西，是不是对。数据科学是其实你并不知道你要找什么。在很多规律当中，要找出这个规律来，找出这个价值来。这时候就需要很多业界的人一起帮助。我做很多相关的。都是跟美国一线的交易员合作。你找到之后，再到实盘里面应用，就会发现哪一些东西实际上关联性更大。

这个是最新的一个结果，我一个朋友，他们研究企业债务，发现它绝对是有很大的作用。当然他们还用了其他的方法。

这个是想讲，尤其是企业债里头，牵涉到，我们知道企业债有不同的评级，这个在中国来说，有更大的投资机会。中国的评级系统，现在还不是很完善，或者说针对中国特色的评级系统还不是很准确。最近才有一些违约状态才慢慢有。所以不是像美国那么严格的。数据的方法就会更有效。因为在美国，对于同一类的，做相同的分析。我们就发现，实际上这一些方法的话，跟债务到期的时间没有多大的关系的。也就是数据本身的话会帮助我们做这些分析。这是固定收益方面，固定收益的话，在整个市场来说，虽然在整个美国来说，固定收益占整个金融市场占的氛围。尤其是美国衍生品市场，要大得很多很多。所以这个在国外做量化投资组合的时候，这个是一个很重要的组成部分。而这个重要的组成部分，在国外选择的时候，不是单一选美联储的国债，会选择很多的企业的债务。通过不同的分析来选取。

最后我讲一个新三板的例子。

新三板的数据，我们只分析了一小部分。还有更多的数据，可以分析更多的。从13年1月，到15年8月份，当时主要是想研究去年股灾的时候。实际上我们更感兴趣，去年四月份，到今年，我们想分析更多的东西。

通过每日或者是每周的，做一个最简单的收益率的回报的分析。能够发现很多的规律。可以看出来很多的规律。这个跟新三板时间段比较短也有关系。

我发展很多东西跟宏观经济相关，比如这一类的新三板里面，它的每日的平均的收益率是最高的。在分析上，我们看到煤矿，它的波动率最大的，因为我们选取了这一段时间，也跟中国的宏观政策相关，所以这一些也有相应的影响。而且金融这个板块。是第二个波动率最大的板块。新三板里面。其实后面还有一些图表，我不在这里展示了。

我们发现了一些和国外不相同的东西。虽然收益率和波动率的比例关系的话，这是有关系的。但是如果你把收益率做成更细致的分类之后，采取的办法，我们发现它跟美国的市场

有很多不同的东西。其中一个最重要的关系，美国市场显示的是正的相关性，新三板，我们分析中国市场所有的数据，是负的相关性。这一些都可以告诉你，有一些东西不是完全一样的。你对中国的数据分析可以得到不同的结果，根据这个结果再做相应的决策。

最后我想说一下，不管宏观经济，股灾也好，还是今年年初的这些东西也好，其实只要你一旦掌握了一定的方法，放弃盲目的投机，采取精准量化，用金融工程也好，或者是数据科学也好，这种方式来做理性的量化投资的话，机会是很多的。

最后这个主要是，因为我没有中国的很多数据，所以这里我也没有办法举中国的例子。我用的是美国的数据。这个研究，他们研究的是横跨世界八个不同的市场，从股票到指数期货，甚至到政府的债券，还有汇率，商品期货，还有其他的。对不同的地方，他们用了最简单的方法，（英文），数据科学里头，一个指标，这是最简单的一个方法。他们用了最简单的一个方法，测试了八个不同国家的市场发现了到处都有机会。所以我相信在中国市场的话，一定也是一样的。只要你有技术，有分析的方法，然后都能够发现价值所在。

最后我还是想说，期待着，更多的学术界的教授，当你做研究的你会发现，写文章，对于学校很多方面是有帮助的。但是要解决金融方面，要解决实际问题，要跟实业界的人合作，你会发现那里会有取之不尽的问题和用之不尽的新的思路。更重要的是两方面的合作，对双方都是有利的。

因为我在美国待久了，所以我更愿意跟外面合作。包括我跟银行的合作。也是通过跟银行家的合作，发现原来的书本的东西都是不正确的，要改进这些东西。重新发展一些东西。这些东西，在银行里面用起来是更实用的。而且道理上来说，数据分析上来说，也是更准确的，更实用的。

我就说到这里，谢谢大家。

主持人：感谢李教授带来的精彩演讲。

下面我们将进入主题报告B环节。这一环节主题是一全球背景下的量化投资最新动态与趋势。两位业界专家将为我们带来精彩演讲，他们是纽约总部对冲基金首席投资官安敬先生和国信证券坚事会主席、发展研究总部总经理何诚颖先生，首先为我们演讲的是安敬先生。

（介绍安敬先生）

让我们掌声有请安总。

安敬：今天有机会跟大家做个交流，主要我想沟通一下如何构建一个协同发展的市场的环境。已经过去的八年历，我们经历了金融危机的全面爆发。并从中不断的尝试恢复并发展

经济。尽管我们面临各种严峻的困难，但是经济的确已经是步入了恢复期。回顾不远的历史，从2000年互联网泡沫的破灭，到2008年经济不断发展。催生另外一个泡沫的破灭，也不过八年时间。金融危机到现在，我们似乎依旧没有走出经济危机的阴霾，过去的八年里，我们经历了雷曼兄弟的破产，各国政府主导的市危机，欧债危机，各国做空政府，各种市场活动，其中包括了2010年美国市场的闪崩，中国市场的股灾，以及随后的人民币保卫站。看起来市场不稳定性依旧严重。其本质是08年金融危机破坏了原来的金融生成机制。因为相当数量的金融生成机制丧失了，导致了经济动力受到影响，所以这几年我们所看到的各种幅度比较大的市场波动，都是这个市场环境中，各类参与者努力做着新的尝试。而这种新的市场自发过程，必然会导致激烈的市场波动。因为几乎所有的市场中的参与者，都在尽自己最大的努力，来确认确立新的市场范式，也就是说市场的新常态。

从2008年开始，基于对市场浅薄认知，以及为了应对原有经济体系在系统性风险爆发导致的崩塌后，必然会建立起新的范式的情况，我通过各种方式部署了大量的感知器探针，其目前就是在新常态逐步确立的过程当中，能够有效的追踪并且争取新的市场生态环境。不过显然我还是错估了不少情况。比如在2008年，经济危机正式爆发的时候，我曾经天真的认为财富的大量缩水，可以让日益严重的贫富分化现象得到环节，并且以危机爆发为契机，资源能实现更有效的重新分配。但是随后的实际情况是，因为财富阶层更多的社会资源，在金融危机爆发的时候，更容易借助手中的资源，雇佣有能力的人才，来实现转型。即使在金融危机爆发初期，有些须损失，因为转型的速度快，适应的能力强，所拥有的财富反而变得更多了。相比之下，缺乏资源的更广大的非财富阶层，承担了非常多的危机导致的风险，我曾经还认为，经历了经济危机，了解了不透明的复杂衍生品存在的问题，审视了正确的风险评估对市场稳定的意义，吸取了无限制高杠杆的教训之后，有一些明显的错误人们会不再犯，市场的参与者也会变得聪明些。

但是实际情况怎么样呢？我们的确做出了很多卓有成效的创新，我们创新了各种不透明的方法，帮助各类表外金融资产实现风险错配。我们把各种原始的融资打包成了创新型的金融产品，并给这些业务模式和产品起了一大堆非常潮的名字，我们还创新了各种加杠杆的模式，这直接导致了从一级市场一级半市场一直到二级市场的循环的杠杆增强。这个市场中各种脱离监管的融资业务的情况，像极了08年金融危机前金融危机爆发前的美国。当然我们再次审视这个主题的时候，就会发现量化手段作为一个不错的参与市场的手段。并不是要消灭市场其他教育方式。而是与其他教育方式一起，共同构成了整个市场的生态环境。

我们为了构建这么一个协同发展的公平的市场环境，做出一些努力。而做出一些努力，

而能够进一步的推动经济的发展和转型是非常有必要和重要的。

我们谈到这样的话德合，最近有一个比较流行的话题，就是你用几块屏幕来反映你在交易领域的专业性，通常情况下，人们认为散户是盯着一个大盘，一个屏幕，而基金经理人会盯到三到五个，央行行长有三个屏幕。而对于我们量化的投资者，为了显示专业性，可能会有十个二十个，甚至五十个。量化交易发展大极致，我们称之为自动化交易。自动化交易，是系统化交易的一个分支。也就是索罗斯巴非特采用的交易方式是用一定的规则进行交易。系统化交易。

我们作为自动交易来讲，在一些量化和规则的执行性方面，有非常显著的优势。我跟一些海归派不太一样的关键因素，我最早是做国内市场的。即便现在跟对冲基金进行合作，国内市场的二十台服务器一直在运行，从来没有停过。其中包括了固定收益债券、股票、期货的国内市场。

在现在的环境下，我们发现了一些比较大的问题，就是我们谈到量化交易和系统化交易的时候，我们总喜欢把一些概念过度的包装。因为如果不落到实地的话，我们的交易方式，不会对市场产生比较好的润滑作用或者是积极作用。我们的交易和二级市场，很难对实体经济的转型和进一步发展，包括从经济危机中走出来，产生实际的帮助。

最近比较知名的，阿法狗，谷歌的深度学习团队，战胜了李世石。包括高盛在内，在宣传自动化交易。自动化顾问。这种自动化顾问和利用量化方面的科学家，美国1970年就开始了。我们现在有没有必要为了行业的发展，过度的包装这类概念呢？也许很多我们的同仁对算法交易合相关的算法并不是非常深入的了解。大是就阿法狗来讲，它本身是属于深度学习，所谓的深度学习，就好象我们在空气净化中用到的空气滤网一样。用单层滤网的时候，对PM2.5过滤的效率是比较低的。我们多加几层滤网，形成复合滤网模式，可以有效的过滤掉PM2.5。深度挖掘系统，本身用的是感知器的构建，简单的规则，包括低买高卖也是一种规则，大量的规则构建下，我们会发现有一些策略或者是信号不断的过滤，产生了比较好的效果。但是这只是反映了其中对复杂函数的组合。

阿法狗的突破，是在搜索方面有了很大的改进。围棋需要列举所有的步骤，计算机计算的时候就会有计算功能不强的原因，或者是资源不够用的原因。所以它精简了搜索的方向和深度。这样的方向和深度，在一级市场和二级市场里面不一定适用。因为一级市场二级市场索要考虑的因素，远远超过了围棋。而且深度挖掘来讲，在业界是属于比较笨的算法，因为它的算法效率比较低。并不是减少计算机资源浪费的一种方法。因为深度挖掘，社会会发生特别大的变化，人工智能会发生巅峰式的跨越，这个可能性并不会太大。它本质上不会改变

市场上的环境。但是的确会催生出很多的金融产品。

下面我们来谈论一下，在国际机构中，中国的地位和情况是怎么样的呢？大家看到这个地图的时候，会用1、2、3、4表明出来。这个1、2、3、4是对于欧美的对冲基金和资产管理机构，你会发现即便欧洲很发达，但是我们关注的市场还是美国市场。在2010年莫克（音）法案之后，因为美国市场的限制，一些机构搬到了伦敦。而在那之后，是亚太市场。而亚太市场并不包括中国市场，主要是香港市场、马来西亚市场，以及日本市场韩国市场，这是很有意思的一件事情。我们中国作为世界上最大的发展中国家，世界第二大交易资源的所在地，只被定义为第四类的新兴市场。

之所以去年股灾期间，发现并没有特别大量的国外对冲基金和国外的大量机构拼命的做空中国。是因为这些经理人在当时并没有获得足够的做空资金的权限，并不是他们不想做空市场。而实际是上上，在21世纪，中国的市场，有可能会成为世界上比较优势的第一的市场，在一些绝对优势方面，可能是仅次于美国的第二的市场。

我接下来介绍一下目前相对比较新的一种概念，一种策略。这个高盛的银河。这里面利用所有的益智的公开市场数据，因为公开市场数据，是没有任何的核规风险的。这些数据从社交网络上下载，从各个公司的财报、年报，以及他们的员工所展示的个人情况，这样的情况，还有新闻报道下，你会发现，以高盛资产作为一个管理团队的一个中心来讲，我们可以通过公开的市场信息，分析出它的组织架构，分析出它们有什么样的市场行为，公开的市场行为的关联，并以此为契机，极有可能分析出他们在真实的市场中所持有的仓位，重要的主攻的方向，以及相关人员的背景。

大家不要小看相关人员背景的分析。因为相关组织人员的背景，体现了团队的认知架构，决定了这个团队采取的策略方式。这个策略方式上，我们有一些交易对手盘的分析，尤其是在寡头的时候，一些交易对手盘，跟大型的公开市场进行交易的时候，我们会获得更完善的信息。这里面展示的是对高盛的资产管理团队的分析。实际上我们对于全球所有的全球主权机构，包括主权基金，所有的架构、人员背景已经全部分析完毕。这个架构去年的时候，已经达到了实时更新。

同样这样的基础方法，12年的时候，我们也用来检测可能的世界末日的情况，当时发生的情况，10年11年上半年，的确在世界不正常事件的频率，有个爆发式的增长。11年下半年，这种信息已经往下走了。当时我们做了这方面的尝试。

下面一个就是说，为了量化的更完善的发展。我们当然并不是说要拍监管机构的马屁或者是故意讨好监管急救，是这样，我解除了很多国际机构、国内机构，实际上都非常非常注

意合规，也重视合规。但是实际操作当中，有很多问题。我们的媒体宣传，我们一些不负责任的公开的话语权的宣传。总把我们作为监管机构的对立面存在。而不是协同发展、共同辅助的角色。

实际上对于我们市场参与者来讲，监管机构是朋友而不是敌人。我们实际上要比更多的普通投资者更期望一个公平的市场生态环境。因为那更有助于我们实现长久的利润发展。我们现在正处在经济危机后的恢复阶段。而且很多情况下，在监管情况下，并没有很好的调控。

中国市场，因为很多国际机构非常重视中国市场，非常想进入中国市场，他们认为中国市场将来会成为全球第二重要市场，一些领域，一定会跻身全球第一的市场。我们的一些股指期货、商品期货，你们知道商品期货有一段时间是全世界第一的交易量。股指期货也是一个，股指期货是一个公平的交易平台和交易手段。唯一对普通交易者不公平的是它设立了一个基本的初始门槛。如果我们需要构建更公平的市场环境的时候，我们要考虑的并不是停掉它，丧失一个帮助大家合理对冲风险，在股灾来的时候，可以保全自己的资产。从而在真正的经济恢复的时候，把留住的资产真正用于支持国家的发展和经济发展上来。

另外一个我们的参与者，通常情况下媒体界会有误解。就是认为中国的监管部门比欧美的监管部门要差。这种理解方法，我们经常参与市场的人来看的话，是非常的荒谬可效的。因为你可以发现，美国即便推行了大量的法律。但是很多的机构可以利用他们的团队优势，利用法律漏洞，获得自己的优势。很多投资机构，是把法律违规的行为，作为可控风险和交易的筹码来进行标配的。这种情况在中国的监管部门是很难发生的。中国监管部门更重视的全局观和整个社会的是稳定，并不会被某个机构买通过。所以最近我们发现，监管部门的某些严厉的措施，在规范市场的情况下，已经起到非常好的作用。

我们是不是让更好的业界跟监管进一步深入的交流，让这个信息更透明，实现更公平的市场发展？

我们中国正在建立法制社会的行动，也会消除机构将法律官司作为买卖的土壤。这样跟欧美是不一样的。我们会探索出适合中国国情的发展模式。进而推动现在正在转型的适合中国经济模式的发展。

还有一件事情，相对于严格的发展，最近把股指期货打掉了。一个公平的环境是不是有利于市场的健康稳定呢？我们关注的，参与者关注的主要还是公平的问题。至于我们采取的方式方法，我们要多样性的。我们作为量化的交易者，即便采用非常复杂的模型，非常景深的金融模型。但是我们不会看不起采用初始阶段的，支撑简单交易指标的交易者。因为本身市场当中，我们以盈利为划分。无论什么方法，在市场多样性保持的情况下，能够盈利，能